大数据精准营销分析

⑴大数据精准营销如何做

精准营销的本质是根据目标客户的个性化需求来设计产品和服务，而大数据就是工具。 大数据精准营销实践如下：

1．

真正的营销始终以用户为中心，大数据将用户、收入等条件“拉”到眼前，从而可以对产品、用户定位和营销进行引导性调整。

2.一对一的个性化营销。

很多卖家在推广产品时经常会遇到这样的问题：产品是一样的，但用户的需求却不同。 这就需要我们进行一对一的个性化营销。 利用大数据分析，可以构建完整的用户画像，了解消费者，进行精准的个性化营销。

3.深入的用户概述。

深度剖析用户，挖掘用户潜在需求，是数据营销的基础。 利用数据标签，可以准确了解用户的潜在消费需求。

例如：我们知道用户购买了奶粉，那么我们就可以知道家里有孩子，从而可以向他们推送早教课程和其他适合婴幼儿的产品。 了解了消费者的需求后再开展营销，营销效果会比撒网更有效，更容易成交。

4营销的科学性。

实践证明，精准的数据驱动营销比传统营销更科学。 “取用户喜欢的东西”，推荐潜在客户感兴趣的东西，比没有目标的被动营销有效得多。

大数据精准营销包含几个方面

1用户画像

用户画像是基于用户的社交属性，从生活习惯、消费行为等信息中抽象出来的带标签的用户模型。 具体包括以下几个维度：

固定用户特征：性别、年龄、地区、受教育程度、出生日期、职业、星座。

用户兴趣特征：兴趣爱好、APP使用情况、网站、内容浏览/采集/评论、品牌偏好、产品偏好。

用户的社会特征：生活习惯、婚恋、社交/信息渠道偏好、宗教信仰、家庭构成。

用户消费特征：收入状况、购买能力水平、产品类型、购买渠道偏好、购买频率。

动态用户特征：当前时间、需求、要去哪里、周边商家、周边人物、新闻事件如何打造精准的用户画像，大致分为三个步骤。

2受众数据细分

大数据分析3小时内，轻松实现以下目标：精准筛选1%客户VIP，发送390份问卷，35%所有问卷在发送后3小时内回收，5天内回收了目标数量的86%。

3预测

“预测”使您可以专注于一小部分客户，但这组客户代表了特定产品的大多数潜在购买者。 当我们收集并分析用户画像时，就可以实现精准营销。 这是最直接、最有价值的应用，广告商可以利用用户标签向他们想要覆盖的用户发布广告。

在这里您可以使用上面提到的搜索广告来展示社交广告、移动广告等多渠道营销策略、营销分析、营销优化和端到端CRM/供应链系统彻底提高投资回报率。

4精准推荐

大数据最大的价值不在于事后分析，而是以“精准推荐”为例。 零售行业的核心功能正在发生重大数据转变。

数据集成改变了企业的营销方式，体验不再汇总给人们，而是完全依赖消费者行为数据来提出建议。 未来，销售人员将不再只是销售人员，而是能够根据专业的数据预测和人际互动来推荐产品，演变成顾问式销售。